机器学习算法是机器学习领域的核心，它们是构建智能系统的基础。以下是一些常见的机器学习算法及其简要介绍。

监督学习算法

监督学习算法从标记的数据集中学习，用于预测或分类。

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
  • 支持向量机（SVM）：通过找到最佳的超平面来分离数据。
  • 决策树：通过一系列的决策规则来分类数据。
  • 随机森林：通过构建多个决策树来提高预测的准确性。

非监督学习算法

非监督学习算法从未标记的数据集中学习，用于发现数据中的模式或结构。

  • K-均值聚类：将数据点分配到K个簇中。
  • 层次聚类：将数据点按照层次结构进行聚类。
  • 主成分分析（PCA）：用于降维和可视化数据。

半监督学习算法

半监督学习算法结合了监督学习和非监督学习的特点，使用标记和未标记的数据集进行学习。

  • 自编码器：通过无监督学习来学习数据的表示。
  • 标签传播：通过传播标签来学习未标记的数据。

强化学习算法

强化学习算法通过与环境交互来学习最佳策略。

  • Q学习：通过值函数来学习最佳策略。
  • 深度Q网络（DQN）：结合了Q学习和深度学习。

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